1. 面试官：介绍循环神经网络 (RNN) 的基本原理和工作方式。

2. 面试官：解释循环神经网络 (RNN) 中的梯度消失问题，并提出解决方法。

3. 面试官：比较循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆网络 (LSTM) 的优缺点。

4. 面试官：讨论循环神经网络 (RNN) 在自然语言处理中的应用和挑战。

5. 面试官：设计一个循环神经网络 (RNN) 模型，用于生成音乐作品。

6. 面试官：探讨循环神经网络 (RNN) 在时间序列预测中的局限性，并提出改进方案。

7. 面试官：分析循环神经网络 (RNN) 在图像处理中的应用，并说明其局限性。

8. 面试官：如何在循环神经网络 (RNN) 中实现注意力机制？并解释其作用。

9. 面试官：探讨循环神经网络 (RNN) 在推荐系统中的应用和挑战。

10. 面试官：使用循环神经网络 (RNN) 实现文本生成，考虑如何处理语义连贯性和长文本生成的难点。